Combining Machine Learning With Real-World Data to Identify Gaps in Clinical Practice Guidelines : Feasibility Study Using the Prospective German Stroke Registry and the National Acute Ischemic Stroke Guidelines

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Combining Machine Learning With Real-World Data to Identify Gaps in Clinical Practice Guidelines : Feasibility Study Using the Prospective German Stroke Registry and the National Acute Ischemic Stroke Guidelines

Autor(en): Müller, Sandrine; Diekmann, Susanne; Wenzel, Markus; Hahn, Horst Karl; Tünnerhoff, Johannes; Ernemann, Ulrike; Hennersdorf, Florian; Westphal, Max; Poli, Sven
Tübinger Autor(en):
Tünnerhoff, Johannes
Ernemann, Ulrike
Hennersdorf, Florian
Poli, Sven
Erschienen in: Jmir Medical Informatics (2025), Bd. 13Article e69282
Verlagsangabe: Toronto : Jmir Publications, Inc
Sprache: Englisch
Referenz zum Volltext: http://dx.doi.org/10.2196/69282
ISSN: 2291-9694
DDC-Klassifikation: 004 - Informatik
610 - Medizin, Gesundheit
Dokumentart: Wissenschaftlicher Artikel
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